引言tl;dr
本人2x年專業老碼農，來評論一下。
(本篇支那用語濃度極高～不喜歡請左轉離開)
關於AI是否取代碼農這個問題，
廣義上的答案是肯定的：對！AI將取代人工coder。
這一切的底層邏輯非常簡單。人工智能現在已經能做到，
將系統論、控制論、訊息論對應到軟體工程學之中，並且形成閉環。
也就是在已知的問題框架下，AI已經能運用訓練資料內的最佳解，
反推解決大量的編程問題，還能依靠大量試錯來獲得反饋、優化代碼。
到這一步，基本上80%初階的寫代碼工作，由人來做已經毫無意義。
因為大部分人只能同時做到以下四項中的一兩項：
* 優化軟體代碼
* 規劃軟硬體架構
* 設計系統邏輯
* 產生商業(應用)價值
而當前AI除了「產生價值」還做得不夠好之外，其他問題在已知框架下，
基本上都已達到資深軟體工程師的水平。
過去初階的軟體設計師，或所謂的「工程師」，想要成長為高階軟體人，
其實過去20年也都是從Stack Overflow、Google複製貼上開始的。
等到他對特定知識領域有系統性理解之後，才能挑戰未知的工程問題。
整個軟體產業當前的人力需求，僅限於「資本擁有者不懂軟體開發」
而人，是當前最後一道把關機制，確保產出符合商業預期。
隨著AI越來越高效，資本信任AI > 軟體工程師的那天，不會太遠。
以前是「你不幹，多得是帕魯幹」，現在是「帕魯幹完了，輪不到你幹」。
當前軟體工程師如果沒辦法觸及核心利益、商業模式、跨領域的落地應用，
基本上「工作」前景會非常黯淡。引伸到我狹義定義下，軟體工程師的出路只有兩條：
1.解決未知的系統性問題，或 2.當前預期以外的問題。
除了要求更長期的知識投入與產出，還要求工程師能跳出已知框架來解決問題。
雖然這是人類的強項，未來50年人工智能也未必能超越人的應變能力，
但這也會讓軟體工程師在未來，變成：
入行投入極高、學習門檻極高，但就業相對困難的職業。
除了目前沒有那麼多「未知」的工程問題需要解決，
還得跨越知識領域與算力資本的高牆，這讓軟體工程師的展望更加黯淡。
在可預見的未來，項目落地盈利的能力，重要性將遠大於編程技術。
這不是說電腦科學不重要了，而是未來的電腦科學，
會變得像理論物理一樣，非常前沿。
就像MIT報導的：95%生成式AI應用是賠錢的，只有5%的公司能盈利。
隨著摩爾定律走向盡頭，基於當前軟硬體生態的軟體工程人力需求已處於高峰。
如果資深工程師靠著AI，coding效率提升50%、甚至100%，
那也意味著將嚴重擠壓新入職軟體工程師的生存空間。
原本固守特定領域的軟體從業者，也將受到AI浪潮的襲擊
只要AI重搭輪子、試錯的成本夠低，那些領域終將被AI攻破。
我的看法是：軟體工程師未來五年還有，但也只剩五年了。
對於新入行的，我的建議是：能跑快跑，往未知領域如「算法」、「硬體」底層架構跑。
腳麻跑不動的，該跳船跳船，該游泳游泳。